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第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング
Python で画像処理をやってみよう!
第2回 - 動く物体の抜き出し -
金子純也
(Morning Project Samurai 代表)
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
目次
? Morning Project Samurai (MPS) とは
? 前回の復習
? RGB とグレースケール
? 画像の差分を用いた背景と物体の切り分け
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
Morning Project Samurai (MPS)
? Morning?
- 土曜の朝を有意義に
? Project?
- プロジェクト指向
? Samurai?
- 謙虚に学習?
- プロジェクトをバッサバッサ?
と斬りまくる
プロジェクト
リーダー
シップ
メンバー
シップ
成果
人脈
UP!
UP!
UP!
キャリア
知識?技術
UP!
UP!
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
これまでに行った活動
? 勉強会 (プレゼン)?
- Webアプリの安全性について(XSS実習)?
- コンピュータが動くメカニズム(論理回路基礎)?
- プログラムテストについて?
- JavaScript 入門 (実習)?
- Python を用いた Youtube 動画リストの作成?
(プログラム基礎、オブジェクト指向、サーバーからのデータ取得、?
?ドキュメントの検索と読み方、UML基礎)?
- Python で OAuth を使ってみよう!
? プロジェクト?
- MPS HP?
- ぶらさぼり(東京メトロオープンデータ活用コンテスト)?
- 企業内研修講師?
- 世田谷まちづくりファンド (MPS Setagaya 設立)?
- エジソンカー作成
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
ぶらサボり
(東京メトロオプンデータコンテスト出展作品)
Python + Django で開発第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
MPS Setagaya 設立!
次回: 2015/8/2 (日)
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像削除
Be Active, Be Creative!!
MPS
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
目次
? Morning Project Samurai (MPS) とは
? 前回の復習
? RGBとグレースケール
? 画像の差分を用いた背景と物体の切り分け
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像認識 (Image Recognition)
Recognition:?
The act of accepting that something is true or
important or that it exists
(出典: http://www.merriam-webster.com/)
?
?
物事の真偽や重要性、またはその存在を認める行動
?
Image Recognition:
画像や画像中にあるものが
一体何を意味しているかを理解する第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像認識の流れ
サンプリング 前処理 認識
濃度調整
ひずみ補正
雑音除去
etc.
特徴?
抽出
エッジ検出
線分検出
領域分割
etc.
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
必要となる (学べる) 知識と技術
? コンピュータ内での基本的な画像の扱い方
? 数学 ?
(行列演算、フーリエ変換、etc.)
? パターン認識、学習アルゴリズム ?
(ニューラルネット、ベイジアンネットワーク、etc.)
? 上記を統合して実際にプログラミングできる技術
(コンピュータサイエンスに所属する大学3年生程度の知識)
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像認識の流れ
サンプリング 前処理 認識
濃度調整
ひずみ補正
雑音除去
etc.
特徴?
抽出
エッジ検出
線分検出
領域分割
etc.
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像認識の流れ
サンプリング 前処理 認識
濃度調整
ひずみ補正
雑音除去
etc.
特徴?
抽出
エッジ検出
線分検出
領域分割
etc.
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
使用レンジの拡大による
コントラスト強調
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像を見やすくする方法を
考えてみよう! (問題編)
使用している濃度レンジ
使用可能な濃度レンジ
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
使用レンジの拡大による
コントラスト強調
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
使用レンジの拡大による
コントラスト強調
暗かった写真が見やすくなったケロ!
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
でも、問題が!!
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
RGBの画像は情報が沢山
? Pixel 数: 640 * 360 = 230400
? 各ピクセルにRGBの情報: 230400 * 3 = 691200
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
少ない情報量で画像認識したい
? Python は遅い
? Edison の CPU リソースの有効活用
自立走行するためには画像認識以外にも
いろいろすることあるケロ!!
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
目次
? Morning Project Samurai (MPS) とは
? 前回の復習
? RGBとグレースケール
? 画像の差分を用いた背景と物体の切り分け
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
グレースケール (Grayscale)
? グレーを使って画像を表現?
? ピクセルに格納される情報は一次元
? 一般に次式で RGB から変換?
Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
? Y は輝度 (光の強さを表す)
(出典: Wikipedia)
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
RGB画像 をグレースケール画像に?
変換する関数を作って動作確認してみよう !
? 変換式: Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B
? Pillow を用いたRGB画像のロードとピクセル情報の取得?
- 画像のロード: img = Image.open(‘ファイル名’)?
- 幅と高さの取得: img.width, img.height?
- ピクセル情報の全取得: pxls = img.load()?
- i, j 要素のピクセル情報取得: r, g, b = pxls[i, j]
? Pillow を用いたグレースケール画像の作成方法?
- img = Image.new(‘L’, (画像の幅, 画像の高さ))?
- i, j 要素のピクセル情報書き込み: pxls[i, j] = 値
? Image オブジェクトのコピー: img2 = img1.copy()
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
目次
? Morning Project Samurai (MPS) とは
? 前回の復習
? RGBとグレースケール
? 画像の差分を用いた背景と物体の切り分け
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像の差分ってどんなもの?
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像の差分ってどんなもの?
2つの画像のピクセル毎の輝度差情報を持った画像
輝度値 = f(i, j)?
i, j: ピクセルのx座標, y座標
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像の差分
2つの画像のピクセル毎の輝度差情報を持った画像
なにかいるケロ!!
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
画像削除
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
2つの画像の輝度差情報を持つ画像を
作る関数を作ってみよう ! (準備編)
1. PCについているウェブカメラで動画を撮影?
(カメラが自動的に輝度を調整しないように注意)
2. 動画を py ファイルと同じ場所に保存
3. py ファイルと同じ場所に jpg フォルダを作成
4. 動画ファイルを連番JPEG画像ファイルに変換?
- ffmpeg をダウンロード & インストール?
- ffmpeg -i 動画ファイル名 jpg/image-%d.jpg
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko
2つの画像の輝度差情報を持つ画像を
作る関数を作ってみよう ! (実装編)
? 関数の入力: 2つの Image オブジェクト
? 関数の出力: 輝度差情報を持つ Image オブジェクト
? できたら、連番JPEG画像に適用してみよう!
? ffmpeg -framerate 5 -i image-%d.jpeg -c:v libx264 -r 30 -pix_fmt yuv420p out.mp4
第32回 (2015/7/24) MPS 定例ミーティング (c) Junya Kaneko

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